AIは進化を続けており、ビジネスや日常生活などさまざまなシーンで活用されています。この記事では、AIの導入を検討している企業の担当者や経営者に向けて、AIブームの歴史や現在の第3次ブームに至るまでの経緯、AIが抱える課題、今後の展望などを解説します。あわせて、AI導入で実現できることについても解説します。ぜひ参考にしてください。

AI（人工知能）とは

AIとは、「Artificial Intelligence」を略した言葉です。日本語に訳すと「人工知能」という意味になります。学習や判断、推論など人間の知能と近い機能を備えたコンピュータシステムと説明されることがありますが、AIには明確な定義はありません。

AIは人々の生活に密接に関わっており、多くのシステムなどに使用されています。しかし、現在使用されているAIはまだ完成形ではありません。今も進化を続けているAIが、これまでどのような進化を遂げてきたのか、AIブームの歴史に沿って解説します。

AIブームの歴史と全体像

AIの誕生は1950年代にまでさかのぼります。AIは常に発展し続けていたわけではなく、誕生からブームの時代にかけて冬の時代を何度も繰り返し、現在の第3次AIブームに至っています。

近年では、ビジネスや日常生活などさまざまな分野でAIが活用されています。また、国の掲げる未来像である「Society 5.0」においても、AIの活用が重要視されています。「Society 5.0」とは、サイバー空間と人が生活する物理的な空間を結び付け、より暮らしやすい社会を目指すものです。

AIブームの大まかな歴史は以下のとおりです。

・1950年代：AIの誕生、第1次AIブーム

・1980年代：第2次AIブーム

・2000年代（～現在）：第3次AIブーム

AIの誕生から現在までのブームの歴史

ここでは、第1次～第3次AIブームごとに、ブームになった要因と冬の時代が訪れた要因について詳しく解説します。

AIという概念、用語の出現（1950年代）

1950年にイギリスの数学者アラン・チューリングによって、人工知能の概念が提唱されたことからAIの歴史が始まります。当時アラン・チューリングは、機械が思考したかどうかを「人との会話が成立したかどうか」で判断していました。これをチューリングテストといいます。

その後、1956年に開催されたダートマス会議の提案書の中で、「Artificial Intelligence」がアメリカの研究者によって初めて使われ、AIの概念が広く知られるようになりました。このことが、多くの研究者が参入したきっかけになったといわれています。

第1次AIブーム（1950年代後半～1960年代）

1950年代後半から1960年代にかけて、コンピューターによる推論や探索の研究が盛んになりました。これにより、特定の問題に対して答えを提示できるようになり、AIへの期待が高まったことで第1次AIブームが到来します。

しかし、研究が進むにつれて、迷路やパズルを解くことや定理の証明などの単純な問題を解決することはできても、現実社会の複雑な課題は解決できないことが明らかになりました。そのため、AIへの失望感が広がり、冬の時代を迎えます。

第2次AIブーム（1980年代）

第2次AIブームでは、主にエキスパートシステムに注目が集まりました。エキスパートシステムとは、専門的な知識を取り込んで推論を行うシステムです。これにより、第1次AIブームではできなかった複雑な課題に対する解を導き出せるようになり、第2次AIブームが起こりました。

また、AIに知識を与えられるようになったことで、音声認識技術の向上などAIの技術が発展し、日本でもAI研究が活発に行われるようになりました。

しかし、実際にAIに活用できる知識量に限界があることが判明し、AIは再度冬の時代を迎えます。

第3次AIブーム（2000年代～現在）

第3次AIブームでは、大量のデータを意味する「ビッグデータ」が登場し、ビッグデータを用いてAIが自ら知識を獲得する「機械学習」が実用化されました。

また、ディープラーニング（深層学習）の登場によってAIはさらなる発展を遂げます。2012年には、画像認識にディープラーニングが適用され、画像認識技術はさらに向上し、顔認証システムや欠陥品の検査などさまざまなシーンで活用できるレベルになりました。

画像認識だけではなく、音声認識やデータマイニング、検索など多くの分野で技術が向上し、AIが活用された製品やサービスが生活の中で身近なものになりました。

第3次AIブームにおける今後の課題や展望

AIの課題としては、AIがどのようなプロセスを経て判断を下したか説明ができない、AI活用でトラブルが起こった際に責任の所在があいまいになるなどが挙げられます。

また、シンギュラリティ（技術的特異点）も注目を集める言葉です。シンギュラリティとは、AI自らが、人間よりも高い知能を生み出すことが可能になる転換点のことを指します。シンギュラリティは雇用や業務に大きな影響を与えるといわれています。

第3次AIブームは今も続いており、冬の時代はまだ到来していないと考えられています。技術が進化するにつれてAIは今後も進化し続け、それにともなって市場規模も拡大していきます。

シンギュラリティとは？AIの導入によって影響を受ける産業や分野など詳しく解説

https://www.eaglys.co.jp/news/column/ai/singularity

現在のAIをビジネスに導入することで実現可能になること

AIは画像認識や自然言語処理、音声認識などの技術を利用して、多くの分野で活用されています。ビジネスにおいてもAIが導入されているケースは多いです。ここでは、現在のAIで実現可能なことを解説します。

AI分析によるビジネスの可能性拡大

AIの進化により、ビッグデータと合わせて活用することが可能となります。従来、人による分析では扱えるデータに限りがありましたが、AIを使用することによって膨大な量のデータ分析ができるようになりました。すでにマーケティングや企業経営などでも活用され、さまざまな企業で結果が出ています。AIを利用した分析は、現在ビジネスの可能性を拡げる大きな要素となっています。

労働力不足の問題解決に役立つ

日本では少子高齢化が社会問題となり、労働力不足の問題を抱えている企業が増えています。この問題に対して、AIを活用して人が行っていた作業を機械に代替させ、労働力不足の解消につなげられるのです。

たとえば、事務作業などのルーティン化している作業をAIに代替させたり、単純作業の作業工数をAI導入によって削減することなどが挙げられます。これにより、業務効率化や人員コスト削減などが見込めます。また、労働者の高齢化による人手不足が課題となっている、農業や酪農分野への活用も行われています。

生産性向上につながる

単純作業をAIに代替させることで、生産性の向上も期待できます。

たとえば、ヒューマンエラーによるミスの減少、膨大なデータを効率的に処理できることなどが挙げられます。AIを導入することによって、少ないコストで多くの製品を生産することができるようになり、製造現場における生産性の向上に役立ちます。

顧客満足度や従業員満足度にもつながる

AIの導入は、顧客満足度や従業員満足度の向上につながります。

たとえばコンタクトセンターでは、AI活用により顧客への適切な回答やスピーディーな対応や、コール削減による従業員の負担軽減などが期待できます。

AIの近年における活用事例

AIは常に進化を続けており、日々新たな技術やソリューションなどが登場しています。たとえば、仮想世界でさまざまな活動ができるメタバースとAIを融合させる技術や、説明可能なAI、スキルを必要とせずにシステム開発が可能なノーコード・ローコードAIなどが話題です。

その他にも、過去の出来事の傾向から未来を予測する技術や、AI分析による採用の判断なども注目されています。近年実用化が進んでいる事例としては、農業における自動収穫ロボットやドローンによる農薬散布などが挙げられます。また、製造業においてはAIによる不良品検品や異常検知、在庫の最適化などの技術が発展しており、建築業においては重機の自律走行などの精度が大きく向上しています。

このように、現在では製造業や農業、システム開発やメタバースなど幅広い分野でAIが活用されています。

AIの活用事例5選紹介！AIにできること・身近なAI活用・業界別のAI活用状況解説

まとめ

AIの技術は大きな発展を遂げました。そして、ブームに関わらず今後もビジネスや日常生活に広く普及し続けると考えられています。AI導入によりビジネスの可能性拡大や労働力不足の解決、生産性や顧客満足度の向上など、さまざまなメリットを得ることができますが、AIを導入する際には自社に最適なものを選ぶことが重要です。

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